索引风云

简介: 本文介绍了正排索引和倒排索引的概念及其区别。正排索引以文档ID为索引,文档内容为值;倒排索引则以单词或词组为索引,包含该单词或词组的文档ID列表为值。倒排索引在快速检索、高效存储和支持复杂查询方面具有显著优势,广泛应用于搜索引擎和全文检索系统中。

说到倒排索引就离不开它的对立面的正排索引,通常我们所了解到的索引正排索引会比较多。

正排索引如书本的目录、通讯录、音乐播放列表、数据库表的索引等。

倒排索引如图书馆的分类目录、超市物品分类、百度搜索引擎等。

那么它们本质上有什么区别呢?

  • 正排索引: 以文档ID为索引,文档内容为值。
  • 倒排索引: 以单词或词组为索引,包含该单词或词组的文档ID列表为值。

那么倒排索引有什么用呢?比如图书馆里有万千上万本书,需要快速找到所有包含“小黄鸭”的书。

要一本一本书,一页一页翻吗?

这时倒排索引就能排上用场了,下面详细介绍倒排索引。

一、正排 vs 倒排

1、正排索引


添加图片注释,不超过 140 字(可选)


正排索引:也称为前向索引,是将文档ID映射到文档内容的索引方式。

如书的目录:书的目录通常出现在前面部分,列出书中的章节和各部分的标题以及对应的页码,帮助读者快速找到特定内容。

示例: 假设我们有三个文档:

  • 文档1(ID: 1):"猫喜欢鱼"
  • 文档2(ID: 2):"狗喜欢骨头"
  • 文档3(ID: 3):"猫和狗都喜欢"

正排索引表示为:

1 -> "猫喜欢鱼" 2 -> "狗喜欢骨头" 3 -> "猫和狗都喜欢"

2、倒排索引


添加图片注释,不超过 140 字(可选)


倒排索引:是将词项映射到包含该词项的文档ID列表的索引方式。

如图书馆的分类目录:图书馆会按照图书的主题对其进行分类,比如历史类、科学类、文学类等。当你想找关于某个特定主题的书籍时,通过相应的分类目录,就能快速找到该主题下的书籍编号或位置。这类似于通过关键词在倒排索引中找到相关文档的编号。

示例: 基于上面的文档,倒排索引表示为:

"猫" -> [1, 3] "喜欢" -> [1, 2, 3] "鱼" -> [1] "狗" -> [2, 3] "骨头" -> [2] "和" -> [3] "都" -> [3]


二、倒排索引详解

探索倒排索引:让搜索变得更高效

在信息爆炸的时代,我们每天都在与海量的文本数据打交道。无论是通过搜索引擎查找信息,还是在电子邮件中搜索特定的内容,我们都希望能快速找到所需的信息。这种高效搜索的背后,倒排索引(Inverted Index)扮演了一个重要的角色。我们就来了解一下倒排索引是什么,以及它如何让我们的搜索变得更高效。

什么是倒排索引?

要理解倒排索引,我们可以先来看一个简单的例子。想象一下,你是一位图书馆管理员,你需要管理数以千计的书籍,并且读者时不时会来问你,哪些书里提到了某个特定的话题,比如“猫”。

如果没有索引,你可能需要一页一页地翻阅所有书籍,寻找“猫”这个词,这显然是一个非常耗时的过程。于是,你决定建立一个索引。最简单的索引方法是记录每本书里出现了哪些关键词以及它们的位置。这就是倒排索引的基本思想。

倒排索引是如何工作的?

倒排索引的核心思想是将每个关键词映射到包含这个关键词的所有文档ID上。让我们通过一个具体的例子来说明。

假设我们有以下三个文档:

  1. 文档1:"猫喜欢鱼"
  2. 文档2:"狗喜欢骨头"
  3. 文档3:"猫和狗都喜欢"

为了建立倒排索引,我们需要以下几个步骤:

  1. 提取词项:从每个文档中提取所有词项并进行分词。
  2. 创建词典:建立一个词典,记录每个词项。
  3. 建立倒排列表:对于每个词项,记录包含该词项的文档ID列表。

基于上述文档,我们的倒排索引如下:

"猫" -> [1, 3] "喜欢" -> [1, 2, 3] "鱼" -> [1] "狗" -> [2, 3] "骨头" -> [2] "和" -> [3] "都" -> [3]

这意味着,如果你想找包含“猫”的文档,只需查找倒排索引,就可以知道文档1和文档3包含“猫”。

为什么倒排索引很重要?

倒排索引在实际应用中有许多优点,使其成为全文检索系统中的重要工具:

  1. 快速检索:倒排索引允许我们在大量文档中快速找到包含某个特定词项的所有文档,极大地提高了搜索速度。
  2. 高效存储:虽然建立倒排索引需要额外的存储空间,但这种结构使得检索过程非常高效,从整体上节省了时间成本。
  3. 支持复杂查询:倒排索引不仅支持单词搜索,还能处理布尔查询、短语搜索等复杂的查询类型。



我是栈江湖,如果你喜欢此文章,不要忘记关注+点赞哦!你的支持是我创作的动力。如果你有任何意见或建议,欢迎在下方留言。若转载,请注明文章来源。

目录
相关文章
|
Java Windows
JDK 1.8(Windows版)安装教程
JDK 1.8(Windows版)安装教程
462 1
|
10月前
|
存储 缓存 负载均衡
一致性哈希:解决分布式难题的神奇密钥
一致哈希是一种特殊的哈希算法,用于分布式系统中实现数据的高效、均衡分布。它通过将节点和数据映射到一个虚拟环上,确保在节点增减时只需重定位少量数据,从而提供良好的负载均衡、高扩展性和容错性。相比传统取模方法,一致性哈希能显著减少数据迁移成本,广泛应用于分布式缓存、存储、数据库及微服务架构中,有效提升系统的稳定性和性能。
577 1
|
10月前
|
存储 自然语言处理 搜索推荐
从零开始掌握全文本搜索:快速查找信息的最佳实践
全文本搜索技术(Full-text search)通过关键词或短语快速准确查找文档,其核心在于对文本数据的全面检索和索引。主要步骤包括分词处理、建立倒排索引、关键词匹配和结果排序。常见工具如Lucene、Solr和Elasticsearch提供了强大的搜索功能和高扩展性,适用于大数据和复杂数据分析,广泛应用于搜索引擎、日志分析等领域。
182 0
|
10月前
|
监控 网络协议 数据挖掘
固定窗口和滑动窗口,你真的分得清吗?快来看看!
滑动窗口是一种用于实时数据统计和分析的技术,通过不断移动的时间窗口捕捉最新数据变化。它常用于限流、实时数据分析和TCP协议中的流量控制,能够提供持续更新的统计数据,有效控制请求流量,避免系统过载。与固定窗口相比,滑动窗口更加动态和灵活,适合实时监控和快速响应。
466 0
|
10月前
|
存储 负载均衡 监控
揭秘 Elasticsearch 集群架构,解锁大数据处理神器
Elasticsearch 是一个强大的分布式搜索和分析引擎,广泛应用于大数据处理、实时搜索和分析。本文深入探讨了 Elasticsearch 集群的架构和特性,包括高可用性和负载均衡,以及主节点、数据节点、协调节点和 Ingest 节点的角色和功能。
396 0
|
10月前
|
搜索推荐 API 定位技术
一文看懂Elasticsearch的技术架构:高效、精准的搜索神器
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎,以其强大的全文本搜索功能和快速的倒排索引技术著称。它不仅支持数字、文本、地理位置等多类型数据,还提供了可调相关度分数、高级查询 DSL 等功能。Elasticsearch 的核心技术流程包括数据导入、解析、索引化、查询处理、得分计算及结果返回,确保高效处理大规模数据并提供准确的搜索结果。通过 RESTful API、Logstash 和 Filebeat 等工具,Elasticsearch 可以从多种数据源中导入和解析数据,支持复杂的查询需求。
531 0
|
10月前
|
Prometheus Cloud Native Linux
Prometheus+Grafana新手友好教程:从零开始搭建轻松掌握强大的警报系统
本文介绍了使用 Prometheus 和 Grafana 实现邮件报警的方案,包括三种主要方法:1) 使用 Prometheus 的 Alertmanager 组件;2) 使用 Grafana 的内置告警通知功能;3) 使用第三方告警组件如 OneAlert。同时,详细描述了环境准备、Grafana 安装配置及预警设置的步骤,确保用户能够成功搭建并测试邮件报警功能。通过这些配置,用户可以在系统或应用出现异常时及时收到邮件通知,保障系统的稳定运行。
982 1
|
8月前
|
算法 Java 调度
算法系列之贪心算法
在算法中,贪心算法(Greedy Algorithm)是一种常见的解决优化问题的算法。贪心算法的核心思想是:在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,即贪心的做出局部最优的决策,从而希望最终能够得到全局最优解。尽管贪心算法并不总是能够得到全局最优解,但在许多实际问题中,它能够提供足够好的解决方案,并且具有较高的计算效率。
227 7
算法系列之贪心算法
|
9月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis与MySQL的数据一致性
在高并发环境下,保持 Redis 和 MySQL 的数据一致性是一个复杂但重要的问题。通过采用读写穿透、写穿透、分布式锁、双写一致性保障和延时双删策略,可以有效地减少数据不一致的风险,确保系统的稳定性和可靠性。通过合理的缓存策略和数据同步机制,可以显著提升系统的性能和用户体验。
408 22
|
10月前
|
NoSQL 关系型数据库 Redis
《docker高级篇(大厂进阶):1.Docker复杂安装详说》包括:安装mysql主从复制、安装redis集群
《docker高级篇(大厂进阶):1.Docker复杂安装详说》包括:安装mysql主从复制、安装redis集群
253 14